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1.
针对复杂环境下农机设备的齿轮箱系统在故障诊断时存在易受现场噪声干扰和故障识别率低等问题,提出了一种基于改进的烟花算法和概率神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法。为提高现有概率神经网络模式分类方法的性能,定义了一项样本相似度衡量指标以提高建模过程中训练样本的质量。将烟花算法与概率神经网络技术有机融合提出了一种改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法,利用烟花算法优化概率神经网络的平滑参数以确定网络参数的最优值,提高模式分类与识别精度。将改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法用于噪声环境下齿轮箱的故障诊断建模,构建故障特征参量与齿轮箱工作状况间的复杂非线性映射关系。应用结果表明,与基于BP神经网络、GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络和概率神经网络的故障诊断模型相比,在不同程度噪声影响下烟花算法-概率神经网络模型均具有最高故障识别率。当噪声控制系数为0.01、0.02、0.04和0.06时,模型的故障识别率分别为100%、95.83%、93.33%和88.33%。该研究可为非线性复杂系统的故障诊断提供了一种可行的解决方案。 相似文献
2.
为了提高旋转设备诊断效率、发展基于设备输入能量信号分析的故障诊断技术,该文提出并论述了输入能量信号分析方法在设备故障诊断技术研究中的有效性。首先从齿轮箱振动机理角度分析了传动能量与振动信号之间的关系,指出轴系扭矩及输入功率是齿轮静态传递误差的激励,进而导致振动信号的产生;其次通过建立齿轮传动能量与振动关系模型,利用相干函数以概率统计的形式揭示了输入能量与振动信号响应之间的关系;最后通过正常与断齿齿轮的对比试验,验证了功率信号的频谱特征与传统的齿轮故障振动频谱相一致,亦具有表征齿轮箱工况的明显作用,同时分析了振动和功率信号的自功率谱和互功率谱,利用相干分析方法,从经典控制理论角度验证了二者所呈现出的强相关性。该文为以能量信号分析为核心的旋转设备故障诊断技术的研究提供参考。 相似文献
3.
自适应奇异值分解的随机共振提取微弱故障特征 总被引：2，自引：2，他引：0
针对农业机械设备在强背景噪声下微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应奇异值分解的随机共振微弱故障特征提取方法。首先,将原始信号奇异值分解并重构得到分量信号,构建互信息差分谱,权衡各分量信号对原始信号的贡献率,自适应选取有效奇异值个数,以克服已有方法人为主观选择或仅考虑奇异值大小等不足;其次,对选取的有效奇异值对应的分量信号自适应随机共振,使其微弱故障特征增强;最后,对增强的分量信号统计学平均以提取微弱故障特征。仿真和轴承外圈故障试验结果表明,该方法不仅克服了强背景噪声下有效奇异值的选取困难,而且结合自适应随机共振,有效提取出仿真信号100 Hz和轴承外圈155.5 Hz的故障特征频率,因此,所提方法不仅能够更好的增强微弱故障特征,而且分析结果优于单纯的奇异值分解和随机共振方法。该文提出的方法不仅可适用于强噪声背景下轴承的故障诊断,同时为农业机械设备的轴承故障诊断提供参考。 相似文献
4.
针对滚动轴承变工况条件下卷积神经网络在特征提取过程中无法充分提取全局特征信息的问题,该研究提出一种MSCNN-Swin滚动轴承故障诊断方法。首先,在数据处理模块中利用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)将一维振动信号转化为二维时频图像,以保留原始信号的时频特性;然后,在局部感知模块中利用多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural networks, MSCNN)对故障信息的局部特征进行提取,并使用卷积块注意模块(convolutional block attention module, CBAM)提取关键信息;进一步构建特征提取模块,引入残差连接提高前后特征信息的利用效率,通过SwinT网络(swin transformer)学习故障信息的全局特征;最后使用全局平均池化代替全连接层进行故障识别。使用美国凯斯西储大学轴承数据集与自制数据集进行试验验证,试验结果表明,本文方法在可视化试验中的故障识别准确率为99.67%,在变工况试验中的故障识别准确率为95.01%～99.66%,不同编码方式试验中的故障识别准确率为100%。在自制数据集中,故障诊断准确率达到99.18%。与CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18和CWT-Swin相比,本文方法在变工况条件下的平均故障识别准确率分别提高8.79、8.64、3.49和3.18个百分点,在自制数据集中分别提高5.23、2.74、1.40和1.26个百分点。本文方法实现了变工况等复杂条件下滚动轴承不同故障状态的识别,能够充分提取轴承故障的全局特征信息,具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力,可为变工况条件下的滚动轴承故障诊断提供参考。 相似文献
5.
轴承故障诊断的最优化随机共振方法分析 总被引：3，自引：3，他引：0
现代机械设备正朝着大型、复杂和高速方向发展,导致其长期在强噪声环境下运行,使得通过振动分析检测微弱故障变得极为困难。因此,从强噪声背景中提取微弱故障信号成为机械故障诊断的关键问题。随机共振利用噪声能量来加强特征信号能量,特别适合于现代机械设备微弱故障诊断,然而,共振系统结构参数对其输出结果影响较大。针对这一实际情况,为了更好地对故障轴承进行精确诊断,以随机共振理论为依据,提出了基于人工蜂群算法的自适应随机共振新方法。以随机共振输出信噪比作为算法的目标函数,利用人工蜂群算法搜索全局最优解,实现双稳系统参数的自适应调节,获得信噪比最大时的系统参数,最终实现从强噪声环境中检测出微弱信号。数值仿真和轴承故障诊断试验表明:该方法得到的输出频率谱故障频率峰值比经典随机共振方法得到的峰值高20%,可用于强噪声环境下轴承故障识别和诊断。 相似文献
6.
基于自身振动信号的液压泵状态监测及故障诊断 总被引：1，自引：8，他引：1
为了获得液压泵状态监测及故障诊断的特征信息来进行液压泵的状态监测和故障诊断，通过使用短时傅立叶变换来处理非平稳信号以获得液压泵泵壳振动功率谱，并建立了具体故障诊断监测系统。以ZB轴向柱塞泵的故障诊断为例，验证了利用振动功率谱分析法进行液压泵现场状态监测及故障诊断是一种行之有效的方法。 相似文献
7.
为了提高环形单轨运输系统完成静态任务的作业效率，该研究以丘陵山地为应用场景，针对任务点与运输车的匹配与调度需求问题，综合考虑最大程度满载的因素，建立了具有任务点“拼车”组合处理和运输车任务分配两个阶段的数学模型。提出基于相邻位置、任务量和随机序列不同优先级的3种启发式规则算法解决以运输车上货次数最少为目标的“拼车”组合问题，采用基于变邻域搜索的遗传算法解决以运输车堵塞次数最少为目标的运输车任务分配问题。通过模拟3种任务批量的运输情形，验证优化算法的性能，结果表明：基于任务量在3种启发式规则算法中求解速度最快，在80%的试验中获得的可行解最优，选择基于任务量和与之性能接近的基于随机序列的结果分别作为运输车任务分配问题的初始解，基于任务量更有利于第二阶段运输车任务分配问题的求解，得到的分配方案堵塞次数更少。基于变邻域搜索的遗传算法能显著提高标准遗传算法的求解质量，使堵塞次数降低了33.3%～100%，在大规模运输问题的求解中比变邻域搜索算法表现出更高的稳定性，最少堵塞次数出现的概率分别提高了10%和40%，有效性也优于整体匹配规则、随机重启爬山等其他类型的算法。该研究实现了对环形单轨运输系... 相似文献
8.
远程控制时滞系统的故障诊断和容错控制 总被引：3，自引：1，他引：2
针对设施农业远程控制系统中含有控制时滞和测量时滞的情况,研究其发生不可直接测量故障时的故障诊断和容错控制方法。首先设计了系统在故障情况下的最优容错控制律,并证明了最优容错控制律的存在唯一性。为了进行故障诊断并解决最优控制的物理不可实现问题,给出了一种测量时滞的无时滞转换方法,并通过构造含有故障状态的增广系统的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器并同时实现了系统状态的观测。最后利用故障诊断的结果给出了物理可实现的动态最优容错控制律。仿真结果验证了该故障诊断方法和动态最优容错控制律的有效性。 相似文献
9.
自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障 总被引：2，自引：2，他引：0
为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2~4倍频,识别轴承故障频率及其2~6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2~5倍频,突出轴承故障频率及其2~8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。 相似文献
10.
基于小波和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式识别 总被引：6，自引：2，他引：6
利用振动信号对滚动轴承的状态监测和故障诊断是工程中面临的难题之一，传统的基于平稳信号假设的方法不适于故障轴承的非平稳信号，有效提取故障轴承的故障特征和将故障特征准确分类是解决问题的两个关键。小波分析具有良好的时-频局部化特征，因而非常适于对瞬态或时变信号进行分类, 而人工神经网络可完成非线性系统辨识和模式分类。利用上述原理根据滚动轴承振动信号的频域变化特征，首先采用小波包分析对其建立频域能量特征向量，然后利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明，系统不仅能够检测到轴承故障的存在，而且能够比较准确地识别轴承的内外环故障模式，可以满足工程中的需要。 相似文献